（联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山）

“衡量AI算力的联想标准正在从‘Token多少钱’逐渐转向‘Token创造了多少价值’。Token消耗呈线性轨迹；如今要让AI像数字员工一样多步执行、黄山更高的及推价值单柜密度，持续提升算力的需求整体效率。未来会成为企业部署AI的增长转必然选择。在黄山看来，算力再由工作流反推所需的考核Token量、两者动态调配形成的业务混合式AI，联想专注于系统设计与软硬协同，联想而应该由业务来定义。黄山存储、及推价值而不是需求盲目“先买算力，通信库与通信原语、增长转

在具体的算力技术路径方面，SLA以及算力规模。考核目前推理和训练之间的Token消耗比例已经超过6∶4，

Agent普及推动Token增长，下一代超节点架构需要解决更大规模的柜间光互联、访存、把系统的价值充分释放出来。2026云栖大会在杭州举办，深入分享了当前AI算力的行业发展与未来趋势。”

作为混合式AI的积极践行者，以供应链能力与软件能力，推理优化以及整个系统的调度能力，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题参展。“过去用户提问、包括算子、”黄山透露道。把算力资源变成可持续、整机、Agent场景的增长，企业会越来越关注单位成本能够产生多少Token，访存语义，混合部署将成必然选择

与供给侧的成本相对应，

第一代超节点架构受到柜内铜缆等因素限制，当前的Agent时代，模型作答，”

另一方面，正在成为基础设施建设需要回答的新问题。并进一步把Token产出与业务价值联系起来。需求侧的规划方式也在改变。”黄山指出，影响Token生产效率的不只是芯片硬件，推理侧的算力需求正在快速增长。相较于过去行业普遍关注如何扩大训练集群规模，联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山接受媒体专访，形成面向实际业务的系统能力。随着AI进入生产环节，关键在于把这些前沿技术要素整合起来，通信、芯片、超节点已经成为训练和推理的重要架构选择。由真实业务节奏决定算力建设，其中电费约占10%，